A venda guiada por Inteligência Artificial (IA) pode levar a melhores conversas, aumento de conversões e previsões mais precisas. Em um post anterior, 15 maneiras como a IA pode ajudar as vendas , explicamos como os vendedores podem se beneficiar por meio de previsões e recomendações baseadas em IA.
Ao embarcar na jornada para iluminar sua equipe com IA, você deve ter em mente que muitos tentaram usar IA em vendas. E muitas dessas tentativas falharam. Compreender os motivos do fracasso o ajudará a evitar as armadilhas.
Aqui estão os motivos pelos quais algumas iniciativas de vendas baseadas em IA falham?
Falta de dados anteriores para treinar modelos de aprendizagem
Modelos de treinamento errados empregados pelo motor AI
Comunicações dispersas sobre negócios atuais
Má adoção de recursos baseados em IA por vendedores
Falta de persistência
Vamos aprender mais sobre esses pontos. Dados insuficientes Para fornecer previsões e recomendações, os mecanismos de IA usam dados de seus negócios anteriores. Isso inclui dados relacionados ao negócio, como chamadas, e-mails, tarefas concluídas, documentos enviados, campos de contato (por exemplo, Função de contato do negócio), campos da organização (por exemplo, organização, indústria, local), etc. Com mais dados, previsões, e recomendações como melhor horário para contato, pontuação e recomendações de negócios ficam melhores. Pontas
Se você já tem dados de negócios anteriores, pode esperar bons resultados logo no início da adoção de IA. Vtiger também pode importar seus dados anteriores de outros CRMs se sua organização está procurando usar Vtiger Calculus AI.
Alguns recursos de IA, principalmente aqueles habilitados pelo Processamento de Linguagem Natural (PNL), como Análise de Chamada, Análise de Email, Pontuação de Sentimento, Sinais de Conversação, não precisam de dados históricos. Portanto, fazer disso parte de suas metas iniciais ajudará seus vendedores desde o primeiro dia.
Nota : Vtiger pode importar seus dados anteriores de outros CRMs. Modelos de treinamento fixos Diferentes modelos de aprendizado de máquina (ML) podem ser aplicados a dados históricos para fazer previsões. A escolha do modelo pode ter grande influência nos resultados. Os modelos de ML que aplicam métodos de autoaprendizagem fornecem resultados mais precisos. Pontas
Esteja ciente de que os modelos de treinamento podem precisar de ajustes. A equipe Vtiger está pronta para trabalhar com você para monitorar os resultados e fazer os ajustes necessários.
O Vtiger Calculus AI permite que os administradores personalizem os modelos e configurem facilmente os controles para obter os melhores resultados para a sua organização.
Calculus AI também oferece aos vendedores que corrijam o sentimento com um clique se descobrirem que um determinado texto em um e-mail ou transcrição de gravação de chamada foi interpretado incorretamente pelo sistema.
Comunicações dispersas e pontos de contato ocultos Se as chamadas, e-mails, chats e conversas do WhatsApp não forem registradas no sistema, os mecanismos de IA oferecerão previsões e recomendações ruins com base em dados parciais. Alguns pontos de contato (por exemplo, o envolvimento na cotação ou o documento ROI enviado por seu vendedor) podem estar fora do radar, mas são igualmente essenciais para rastrear o envolvimento e chegar à previsão certa. Pontas
Encontre uma ferramenta com plugins e integrações que trazem automaticamente as ligações, chats, conversas do WhatsApp e e-mails para o CRM sem nenhum esforço dos vendedores.
O aplicativo Vtiger CRM Mobile e o cliente Web permitem que os vendedores façam chamadas e conversem pelo WhatsApp de dentro do aplicativo. Vtiger também se integra com Zoom e Google Meet. (A integração do Microsoft Teams ocorrerá no primeiro trimestre de 2021). Vtiger também tem add-ons para Gmail e Office365.
Vtiger CRM possui rastreamento de documentos embutido. Quando você envia um e-mail da Vtiger com uma cotação ou qualquer outro documento, o CRM não só o alertará quando o destinatário o visualizar, mas também usará os dados para atualizar previsões e recomendações.
Adoção insatisfatória Previsões ou recomendações imprecisas podem diminuir rapidamente o entusiasmo e reduzir a adoção. Portanto, é importante definir as expectativas corretas no início e fazer uma implementação de IA baseada em recursos. Como alguns dos recursos baseados em IA podem precisar de dados, é melhor implementá-los no segundo ou terceiro mês após o lançamento inicial. Pontas
Use ferramentas que requeiram uma mudança mínima em seus hábitos.
Defina uma programação em fases de dois ou três meses para lançar o recurso de IA. A fase 1 pode conter recursos que não precisam de dados históricos (anotados acima).
Falta de persistência Como acontece com qualquer nova iniciativa, haverá obstáculos. Principalmente iniciativas que requerem alguma mudança de hábitos, mesmo que pequena. Você deve esperar encontrar desafios ao lançar a venda guiada por IA. Eles podem estar na forma de previsões imprecisas devido a modelos errados ou dados insuficientes, ou adoção deficiente devido à falta de treinamento. Saber que isso está de acordo com o curso e seguir em frente com as ações corretivas levará sua equipe de vendas a um resultado positivo. Pontas
Seus gerentes de linha de frente são essenciais para o lançamento bem-sucedido do recurso de IA. Eles devem fazer parte das atividades de planejamento e monitoramento do processo de adoção de IA.
Compartilhe feedback com seus treinadores Vtiger CRM para obter orientação.
Com a ferramenta certa, você deve esperar ver resultados de vendas guiadas por IA em três meses. Em última análise, você deve vê-lo como um assistente inteligente que acompanhará seus vendedores e lhes dará as informações de que precisam para ter melhores conversas. Experimente o cálculo Vtiger - é hora de colocar a IA nas mãos de suas equipes de vendas. Previsões baseadas em IA, pontuação de ofertas, recomendações de ofertas, assistente de e-mail, análise de chamadas e recursos de treinamento fazem parte do Cálculo Vtiger. Vtiger Calculus é um add-on disponível para vendas Vtiger e edições Vtiger One (níveis Professional e Enterprise).
Comments